人工智能助力鋰電池技術(shù)，電池不再爆炸？
作者:焦點(diǎn) 來源:焦點(diǎn) 瀏覽: 【大 中 小】 發(fā)布時(shí)間:2025-11-25 14:48:48 評(píng)論數(shù):
研究顯示，人工普通鋰離子電池之所以發(fā)生爆炸的智能助力再爆炸重要原因之一，就是鋰電廣州美女約炮（電話微信181-2989-2716）大保健可上門安排外圍外圍上門外圍女桑拿全套按摩由于傳統(tǒng)鋰電池的電解液為有機(jī)液體，在不太高的池技池溫度下就能發(fā)生副反應(yīng)，產(chǎn)生氣體，術(shù)電膨脹后引起爆炸。人工針對(duì)這一情況，智能助力再爆炸來自美國(guó)斯坦福大學(xué)的鋰電研究人員使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的辦法，找到了約21種固體的池技池電解質(zhì)材料，有希望徹底解決這一問題。術(shù)電
據(jù)了解，人工日前該團(tuán)隊(duì)將他們的智能助力再爆炸研究成果發(fā)表在《能源與環(huán)境科學(xué)》雜志上。文章顯示，鋰電廣州美女約炮（電話微信181-2989-2716）大保健可上門安排外圍外圍上門外圍女桑拿全套按摩科學(xué)家們并沒有使用傳統(tǒng)的池技池隨機(jī)測(cè)試個(gè)別化合物的方法來尋找新的固體電解質(zhì)材料，而是術(shù)電使用了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)構(gòu)造預(yù)測(cè)模型。他們訓(xùn)練了一種計(jì)算機(jī)算法，基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，去學(xué)習(xí)如何辨認(rèn)化合物的好壞。這個(gè)過程和人臉識(shí)別算法，在觀察幾個(gè)范例后，去辨認(rèn)人臉的過程很類似。
論文的第一作者、研究的帶頭人、應(yīng)用物理學(xué)博士研究生Austin Sendek表示：“現(xiàn)有的含有鋰元素的化合物數(shù)量是數(shù)以萬計(jì)的，絕大多數(shù)是未經(jīng)測(cè)試的。其中的一些可能是性能優(yōu)異的導(dǎo)體。我們開發(fā)了一個(gè)計(jì)算模型，對(duì)于我們現(xiàn)有的有限數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫中，篩選出合適的材料。這種篩選方法的速度是現(xiàn)有篩選方法的百萬倍。”
為了設(shè)計(jì)這個(gè)模型，Austin Sendek花費(fèi)了差不多兩年時(shí)間，搜集了關(guān)于含有鋰元素的固體化合物的幾乎所有科學(xué)數(shù)據(jù)，然后通過這些數(shù)據(jù)對(duì)待選固體化合物的穩(wěn)定性、成本、豐富度、鋰離子的導(dǎo)電性等諸多理化屬性進(jìn)行了評(píng)測(cè)，最終篩選出了21種最合適的固體電解質(zhì)材料。
Austin Sendek表示：“我們篩選了超過12,000種含有鋰元素的化合物，最終找到了21種作為固體電極的理想材料。篩選只需要花費(fèi)幾分鐘。我絕大多數(shù)的時(shí)間，實(shí)際上是用于搜集和管理所有的數(shù)據(jù)，開發(fā)對(duì)于預(yù)測(cè)模型更可靠的度量機(jī)制。”
研究人員未來計(jì)劃在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下測(cè)試這21種材料，進(jìn)一步確認(rèn)它們是否是現(xiàn)實(shí)情況下的最佳選擇。
對(duì)于這項(xiàng)研究的意義和未來，論文的另一位作者，材料科學(xué)和工程專業(yè)的助理教授Evan Reed表示：“我們的方案能夠處理關(guān)于材料的許多問題，有助于增加這個(gè)領(lǐng)域的研究投資效果。隨著現(xiàn)實(shí)世界中數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)和計(jì)算機(jī)性能的提高，我們的創(chuàng)新能力將以指數(shù)方式增加。無論是鋰電池、燃料電池還是其他的各種電池，這個(gè)領(lǐng)域的研究都具有重大的意義。”
據(jù)了解，人工日前該團(tuán)隊(duì)將他們的智能助力再爆炸研究成果發(fā)表在《能源與環(huán)境科學(xué)》雜志上。文章顯示，鋰電廣州美女約炮（電話微信181-2989-2716）大保健可上門安排外圍外圍上門外圍女桑拿全套按摩科學(xué)家們并沒有使用傳統(tǒng)的池技池隨機(jī)測(cè)試個(gè)別化合物的方法來尋找新的固體電解質(zhì)材料，而是術(shù)電使用了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)構(gòu)造預(yù)測(cè)模型。他們訓(xùn)練了一種計(jì)算機(jī)算法，基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，去學(xué)習(xí)如何辨認(rèn)化合物的好壞。這個(gè)過程和人臉識(shí)別算法，在觀察幾個(gè)范例后，去辨認(rèn)人臉的過程很類似。
論文的第一作者、研究的帶頭人、應(yīng)用物理學(xué)博士研究生Austin Sendek表示：“現(xiàn)有的含有鋰元素的化合物數(shù)量是數(shù)以萬計(jì)的，絕大多數(shù)是未經(jīng)測(cè)試的。其中的一些可能是性能優(yōu)異的導(dǎo)體。我們開發(fā)了一個(gè)計(jì)算模型，對(duì)于我們現(xiàn)有的有限數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫中，篩選出合適的材料。這種篩選方法的速度是現(xiàn)有篩選方法的百萬倍。”
為了設(shè)計(jì)這個(gè)模型，Austin Sendek花費(fèi)了差不多兩年時(shí)間，搜集了關(guān)于含有鋰元素的固體化合物的幾乎所有科學(xué)數(shù)據(jù)，然后通過這些數(shù)據(jù)對(duì)待選固體化合物的穩(wěn)定性、成本、豐富度、鋰離子的導(dǎo)電性等諸多理化屬性進(jìn)行了評(píng)測(cè)，最終篩選出了21種最合適的固體電解質(zhì)材料。
Austin Sendek表示：“我們篩選了超過12,000種含有鋰元素的化合物，最終找到了21種作為固體電極的理想材料。篩選只需要花費(fèi)幾分鐘。我絕大多數(shù)的時(shí)間，實(shí)際上是用于搜集和管理所有的數(shù)據(jù)，開發(fā)對(duì)于預(yù)測(cè)模型更可靠的度量機(jī)制。”
研究人員未來計(jì)劃在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下測(cè)試這21種材料，進(jìn)一步確認(rèn)它們是否是現(xiàn)實(shí)情況下的最佳選擇。
對(duì)于這項(xiàng)研究的意義和未來，論文的另一位作者，材料科學(xué)和工程專業(yè)的助理教授Evan Reed表示：“我們的方案能夠處理關(guān)于材料的許多問題，有助于增加這個(gè)領(lǐng)域的研究投資效果。隨著現(xiàn)實(shí)世界中數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)和計(jì)算機(jī)性能的提高，我們的創(chuàng)新能力將以指數(shù)方式增加。無論是鋰電池、燃料電池還是其他的各種電池，這個(gè)領(lǐng)域的研究都具有重大的意義。”